2024年初春，刚从清华大学本科毕业、正在香港攻读硕士学位的张云霁，被一家专注于大模型混合专家架构（Mixture of Experts）的初创公司吸引。深入研读该公司发布的技术论文后，他敏锐地察觉到，大模型推理优化极有可能成为AI行业下一阶段发展的核心突破口。彼时，他原本已在筹备博士申请，但面对这一充满落地潜力的技术方向，他毅然调整规划，决定投身产业实践，加入这家初创企业。

一年后的2025年春节，这家曾被张云霁看好的公司——DeepSeek，凭借一款颠覆性大模型横空出世，成功登上行业热搜。这款模型以“开源、低成本、高推理能力”三大核心优势，打破了行业内长期存在的“大模型=高投入”的固有认知。在技术层面，DeepSeek的突破推动整个行业开始重新审视推理效率与成本优化的重要性；在产业层面，它进一步点燃了AI领域的发展热潮，不仅技术巨头纷纷加大投入力度，一场围绕AI人才的“抢人大战”也随之愈演愈烈，而2025年的校招，正是这场大战的关键前线。

4月，腾讯率先发力，启动史上规模最大的就业支持计划，宣布未来3年内将新增2.8万个校招实习岗位，同时大幅提升实习转正率，其中AI相关技术人才是此次招聘的核心目标群体。而更早之前的2月，阿里巴巴便已开启2026届春季实习生招聘，开放岗位数量超3000个，AI相关岗位占比接近五成。值得注意的是，在阿里云等核心业务板块，AI岗位占比更是超过80%，足见企业对AI人才的迫切需求。

除了常规校招渠道，各大厂还针对性推出AI技术人才专项计划，字节跳动的“Top Seed”、腾讯的“青云计划”、京东的“顶尖青年”、vivo的“蓝极星”等项目陆续亮相，目标直指能在大模型技术研发中实现关键突破的顶尖人才。为了吸引这些稀缺人才，京东、vivo等企业甚至在招聘公告中明确标注“薪资不设上限”，用极具竞争力的待遇打响人才争夺战。

然而，顶尖AI人才终究是少数。对于绝大多数正在备战校招的应届毕业生而言，AI行业的机会究竟分布在哪些领域？又该如何在技术浪潮中找准定位、把握发展红利？带着这些问题，我们采访了多位企业招聘负责人与求职者，试图揭开AI校招背后的行业逻辑与个人突围路径。

1、 大厂为何扎堆争抢AI应届生？

进入4月，国内技术大厂密集开启春季实习招聘，AI相关岗位的需求尤为突出。阿里云智能集团资深招聘总监曹彬在接受采访时表示，4月是多数企业新财年预算落地与战略推进的关键节点，当前AI领域正处于加速发展期，提前储备优质人才成为企业抢占技术先机的重要举措。“AI行业的‘人才荒’是长期存在的，头部企业都希望尽早锁定有潜力的年轻人，为未来技术研发储备力量。”

在阿里巴巴的AI战略布局中，阿里云智能集团承担着云服务与大模型基础设施搭建的核心角色，“云计算与AI的深度融合是我们的核心方向”。曹彬透露，与往年相比，2025年阿里云校招最大的变化是，超过80%的岗位都与AI直接相关，从底层技术研发到上层应用落地，形成了完整的人才需求链条。

2025年，大厂对AI领域的投入规模与战略决心远超以往。2月，阿里巴巴CEO吴泳铭宣布，未来3年将投入超3800亿元用于云与AI硬件基础设施建设，这一金额超过过去10年投入总和，同时明确将通用人工智能（AGI）列为集团AI战略的核心目标；同期，字节跳动CEO梁汝波在全员大会上强调，2025年公司AI业务将把“突破智能上限”作为首要目标，而非单纯追求某款产品的日活跃用户（DAU）；腾讯则在2025年第一季度财报电话会议中透露，计划试水智能体AI（Agentic AI），腾讯CEO马化腾认为，依托微信生态，腾讯有望打造出独具特色的智能体产品。

在全球AI竞争日趋激烈的背景下，中国企业一方面希望通过吸引顶尖人才拓展技术前沿，另一方面也在加速推动AI技术商业化落地。对于资源雄厚的技术巨头而言，“基础研究”与“商业应用”双线并行已成常态，这种战略布局也直接反映在招聘策略上。

从岗位细分来看，大模型基础研究涵盖预训练、微调、推理优化、多模态生成等方向。长期深耕AI领域招聘的猎头Freda介绍，企业对这类岗位的人才画像有着明确要求：顶尖高校背景、硕博学历、在NeurIPS、ICML等计算机顶会发表过论文，或有算法竞赛、数学竞赛获奖经历。“头部企业会长期关注顶尖高校的核心实验室，一旦有优秀人才毕业，就会第一时间接触。”

除了硬实力，企业对人才的软实力也愈发看重。Freda表示：“现在企业不仅关注候选人的技术能力，还会考察他们的灵活性与创新意识。在当前的商业竞争环境中，研发人员的综合素养直接影响产品最终呈现效果——扎实的算法基础和工程能力是敲门砖，而关键节点的创新想法、对AI技术的热情以及对前沿领域的探索意愿，更能打动用人单位。”

张云霁的经历也印证了这一点。入职前拥有多段实习经历的他表示，自己入职后从事的研究工作与正式员工几乎没有差异，“企业更看重你能否快速融入团队、独立解决问题，而非单纯的学历或背景”。

值得注意的是，AI行业的机会并非只集中在基础研究领域。对更多求职者而言，从模型层到应用层的多个环节都涌现出大量岗位：AI基础设施（AI Infra）工程师负责搭建支撑大模型训练与部署的底层平台；偏应用侧的大模型算法工程师专注于将技术落地到具体场景；生成式AI产品经理聚焦C端用户需求；商业技术工程师则为B端客户提供解决方案。

以AI Infra方向为例，Freda透露，这类岗位对工程落地能力要求较高，具备硕博学历且有3-8年工作经验、软硬素质俱佳的人才，跳槽时薪资涨幅往往非常可观，部分人选的年薪总包甚至能达到200万元。

随着AI技术从实验室走向商业化，复合型人才的需求也在持续增长。曹彬介绍，阿里云的管培项目更倾向于招收计算机与商科交叉背景的学生，岗位名称也从传统的“销售”调整为“商业技术工程师”。“这个岗位不仅要求懂产品，还要具备编程能力——如果既不理解底层技术，又无法精准把握客户需求，很难向客户清晰介绍产品价值。”类似的还有“解决方案架构师”岗位，需要同时掌握技术逻辑与商业思维，在销售与研发团队之间搭建沟通桥梁。

事实上，AI浪潮早已超越互联网行业，渗透到金融、医疗、制造等多个领域。微软与领英联合发布的《2024年工作趋势指数年度报告》显示，AI技能很快将与工作经验同等重要，66%的企业领导者表示，未来不会聘用未掌握AI技术能力的求职者。对应届生而言，掌握AI相关技能，无疑意味着更广阔的职业发展空间。

2、 人才缺口下的求职焦虑：稀缺与竞争并存

通常而言，校园招聘的正式启动期在每年8-9月，而2月开启的应届实习生招聘（暑期实习），则被视为正式校招的“提前批”——实习生通过转正答辩后，有机会提前锁定校招offer。曹彬透露，阿里云每年暑期实习生的转正率稳定在70%-80%，2025年更是将实习生offer发放数量从1000人扩大至2000人以上，通过扩招进一步储备人才。

除了扩大招聘规模，不少企业还大幅提高了薪酬待遇。据业内人士透露，某互联网头部公司2025年算法方向应届生的薪酬较往年上涨20%-30%，除专项技术人才计划外，互联网校招起薪范围已覆盖25万-80万元，高薪成为吸引人才的重要筹码。

然而，用人需求旺盛的背后，是AI行业结构性的人才短缺。人才解决方案供应商翰德发布的《2025人才趋势报告》显示，AI人才的供需比仅为0.5，即每两个AI岗位仅能匹配到一位合适的候选人。尤其是在强化学习、大模型算法、多模态算法等核心领域，顶尖研究员与工程师的缺口更为明显。

但这并不意味着应届生能轻松找到理想工作。实习转正率提升、薪酬上涨的同时，企业的选拔标准也在同步提高。Freda回忆道：“2023年ChatGPT爆发后，企业急于搭建AI团队，那时只要候选人有AI相关背景，用人方都会愿意给机会；2024年，AI团队雏形基本形成，招聘需求更多是‘查漏补缺’；到了2025年，企业既要保证商业营收稳定，又要推进前沿技术探索，对人才的要求自然更高，专业背景、实习经历与岗位的匹配度成为关键考核指标。可以说，2025年市场对AI人才的期待，比2023年提升了一个层次。”

这种竞争压力，求职者感受最为真切。在中国科学院攻读硕士的许嘉刚刚结束一段实习，本想休息一个月调整状态，却发现身边同学几乎都是“无缝衔接”下一段实习，仅留出一两周的缓冲时间，目的就是积累2-3段实习经历，增强求职竞争力。更让他焦虑的是招聘节奏的加快——微软在2月就截止了暑期实习申请，“这在两三年前是完全不可想象的，现在大家都在抢时间，生怕落后一步”。

不过，实习经历再多，也只是求职的“敲门砖”。企业真正看重的，是候选人的基本功、创造力，以及将技术落地到业务场景的能力。李智卉的经历就很有代表性：她本硕就读于北京一所211理工类院校，没有丰富的实习经历，但在技术面试中，面试官并未纠结于这一点，而是重点考察她对AI与机器学习基础知识的掌握程度，以及在具体场景下解决问题的思路。最终，李智卉成功通过终面，而同期面试、拥有2-3段实习经历的同学却未能拿到offer。

李智卉申请的是搜广推（搜索、广告与推荐系统）算法工程师岗位，与她的学术研究方向并无交集。为了弥补知识缺口，她从去年12月开始系统自学：每天刷十几道Leetcode编程题，至今仍保持着每天4-5道的节奏；精读大模型相关论文，构建技术认知体系；阅读搜广推领域的专业书籍，同时补充理论知识与系统思维。“面试官告诉我，公司更看重基本功扎实、学习能力强的候选人，因为企业实践与自学内容存在差异，这类学生培养起来更高效。”李智卉说。

AI人才缺口背后，是多重结构性因素的叠加。首先，高校教学内容与行业前沿存在脱节——高校课程仍以理论教学为主，培养节奏难以跟上AI技术的快速迭代，导致大模型等新兴岗位的招聘需求远超现有人才储备，形成供需失衡。其次，全球AI人才竞争加剧，进一步加剧了本土人才供给的压力。曹彬表示，在多模态、预训练、强化学习、AI Infra等核心方向，全球范围内的人才争夺都异常激烈。为了提前锁定优质人才，阿里云已与国内多所985院校合作共建实验室，开展学术合作；同时定期举办暑期技术沙龙、结合业务场景举办技术竞赛，吸引高校学生参与，这些举措显著提升了管培生的招募效率。

更重要的是，AI技术仍处于快速演进阶段，行业尚未形成成熟的发展模式，互联网公司对应届生寄予厚望——希望他们能在行业未定型的阶段，摆脱经验主义束缚，探索创新性的技术应用路径。这种高期待，也让应届生面临着更大的挑战与机遇。

3 、把握AI红利：选对方向比盲目努力更重要

入职一年后，张云霁愈发深刻地体会到纯学术研究与产业实践的差异。“现在大模型岗位招聘，非常看重研究方向与业务需求的匹配度，这不仅是拿到offer的关键，也是争取高薪的重要前提。”他坦言，如果当时没有放弃博士申请、投身产业，很可能会错过这次AI浪潮，“AI技术更新太快，博士培养周期通常需要5年，我不确定5年后毕业时，还能有这么好的机会”。

“选择大于努力”，这是张云霁给尚未毕业学生的建议。他认为，应届生首先要想清楚自己的职业目标，并有勇气付诸行动。面对学术界与产业界研究方向不匹配的结构性问题，如果个人难以调整研究方向，可以先从互联网中厂入手，尽早积累产业经验，为后续职业发展奠定基础。

多位行业人士也提醒，应届生不必盲目追逐“AI”标签鲜明的岗位。随着大模型技术加速融入各行各业，AI已不再是孤立的领域，而是成为提升各行业效率的基础工具。“要跳出‘只有标注为AI的岗位才与AI相关’的误区，”曹彬强调，“未来，绝大多数岗位都会在AI技术的支撑下实现升级，掌握AI技能、能将AI与本职工作结合的人才，会更具竞争力。”

李智卉的选择就很有代表性。尽管招聘平台上“大模型岗位”的需求铺天盖地，但她最终锚定了相对传统的搜广推算法工程师岗位。“大模型岗位的求职门槛很高，我的研究方向和论文数量在竞争中没有优势，而且目前大模型的商业化路径还不够清晰。”她分析道，“相比之下，搜广推是互联网公司的核心业务，只要有内容分发和商业变现需求，就离不开这项技术，岗位稳定性和发展空间都更明确。”

许嘉则提醒求职者，要学会辨别实习的“含金量”，避免盲目积累经历。他在寻找实习时发现，部分公司标注的“大模型算法工程师”岗位，实际工作内容更偏向基础开发，“只是调整参数、基于现有大模型做简单开发，计算机专业背景的学生基本都能胜任，并不需要真正的大模型研发经验”。许嘉认为，与其在这类岗位上浪费时间，不如寻找能独立负责项目的实习机会。他曾在一家跨国外企实习期间，独立完成了一个AI项目——基于企业内部资料库与开源模型，开发了一款用于提升员工办公效率的聊天交互机器人。这段经历不仅让他明确了未来聚焦大模型应用层的职业方向，也成为后续面试中的重要加分项。

4、 人才大战另一面：非技术人才的突围困境

在AI校招的“抢人大战”中，技术人才无疑是最大受益者，但对于非技术背景的应届生而言，跨行进入AI领域却面临诸多挑战。

周璇是北京一所211高校的文科硕士，2023年她进入一家办公软件公司担任内容运营实习生，恰逢生成式AI热潮蔓延至应用层，她被安排负责AI提示词（prompt）优化工作。随着对AI技术的了解不断加深，她意识到提示词优化的效果受限于大模型本身的能力，于是主动转向大模型初创公司，参与大模型训练数据评测标准的制定；此后，她又加入互联网大厂广告团队担任产品经理，接触AI在广告业务中的落地场景。

本以为丰富的实习经历能让她在2024年秋招中脱颖而出，现实却给了她沉重一击——她几乎投递了所有互联网公司的AI产品岗位，但收到的面试邀约寥寥无几。周璇发现，绝大多数AI产品岗的招聘要求中都明确标注“需具备技术背景”，而这正是她的短板。期间，她也曾收到数据标注岗位的面试邀请，但认为这份工作内容重复、缺乏成长空间，最终选择拒绝。

一位互联网大厂业务负责人解释道，数据标注、提示词撰写等岗位技术门槛较低，不限专业，因此在校招中的占比并不高。“对非技术背景的应届生来说，如果找不到AI产品、AI运营岗的实习，可以先从这类基础岗位入手，积累对大模型的初步认知，再逐步向目标岗位转型，这是一条相对务实的路径。但从长期发展来看，具备技术积累的岗位，职业天花板会更高。”

对非技术背景求职者而言，转型AI产品经理的难度更大。上述业务负责人表示，AI产品经理需要同时具备三大能力：一是熟悉AI基础知识与产品生态，了解技术边界与可能性；二是具备产品判断力，能准确判断“什么是好的AI产品”——不仅要关注用户留存等核心指标，还要评估产品是否真正解决用户痛点，以及能否创造商业价值；三是优秀的沟通能力，“实习生需要清晰地阐述自己参与的项目，展现完整的产品思维，才能让面试官认可你的潜力”。

尽管已经拿到一家泛体制企业的校招offer，周璇仍未放弃对AI产品岗位的追求。“实习期间的工作，并没有完全解答我对AI技术的困惑。现在很多AI产品只是在原有业务上做‘加法’，并没有跳出传统业务逻辑，我希望能参与真正创新的AI产品研发。”她的坚持，也折射出非技术背景求职者在AI浪潮中的挣扎与期待。

2025年，中国大模型市场进入新一轮调整周期。曾在2023-2024年凭借融资热度备受关注的大模型“六小虎”，逐渐从行业聚光灯下淡出，开始探索差异化发展路径。在这样的行业背景下，越来越多毕业生将目光投向大厂，期望获得更稳定的发展机会。

但需要警惕的是，过去几年互联网大厂“盲目扩张-业务收缩”的循环仍历历在目。当前企业大规模招收实习生与应届生，未来若出现技术研发未达预期、业务调整或团队资源冗余等情况，可能会面临项目收缩的风险，这对初入职场的应届生而言，无疑是潜在挑战。

如今，整个AI行业都在寻找清晰的商业化路径——企业在押注技术方向与人才储备，应届生在押注职业选择与发展机遇。这场双向选择的博弈中，没有绝对的正确答案，但对每个人而言，找准自身定位、夯实核心能力，才是在AI浪潮中站稳脚跟的关键。

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